איך עובד אלגוריתם סיווג?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

סיווג הוא טכניקה שבה אנו מחלקים נתונים למספר נתון של מחלקות. המטרה העיקרית של א מִיוּן בְּעָיָה הוא כדי לזהות את הקטגוריה/מחלקה שאליה ייכלל נתונים חדשים. מסווג : אנ אַלגוֹרִיתְם שממפה את נתוני הקלט לקטגוריה ספציפית.

באופן דומה אפשר לשאול, מהם אלגוריתמי הסיווג בלמידת מכונה?

כאן יש לנו את סוגי אלגוריתמי הסיווג בלמידת מכונה:

• מסווגים ליניאריים: רגרסיה לוגיסטית, מסווג בייס נאיבי.
• השכן הכי קרוב.
• תמיכה במכונות וקטור.
• עצי החלטה.
• עצים מוגברים.
• יער אקראי.
• רשתות עצביות.

מלבד לעיל, איזה אלגוריתם סיווג מבוסס על הסתברות? הסתברותי מִיוּן . בלמידת מכונה, הסתברות מסווג הוא מסווג שמסוגל לחזות, בהינתן תצפית על קלט, א הִסתַבְּרוּת התפלגות על קבוצה של מחלקות, במקום להפיק רק את המחלקה הסבירה ביותר שהתצפית צריכה להשתייך אליה.

פשוט כך, מהו אלגוריתם הסיווג הטוב ביותר?

יער אקראי הוא אחד מהלמידת המכונה היעיל והרב-תכליתי אַלגוֹרִיתְם למגוון רחב של מִיוּן ומשימות רגרסיה, מכיוון שהן חזקות יותר לרעש. קשה לבנות יער אקראי רע.

מהו סיווג ML?

בלמידת מכונה וסטטיסטיקה, מִיוּן היא הבעיה של זיהוי לאיזו מקבוצה של קטגוריות (תתי-אוכלוסיות) שייכת תצפית חדשה, על בסיס מערך הכשרה של נתונים המכילים תצפיות (או מקרים) שהחברות בקטגוריה שלהם ידועה.